哈尔滨理工大学学报
哈爾濱理工大學學報
합이빈리공대학학보
Journal of Harbin University of Science and Technology
2015年
4期
55-59
,共5页
小波变换%人工神经网络%小波神经网络%免疫遗传算法%二级倒立摆
小波變換%人工神經網絡%小波神經網絡%免疫遺傳算法%二級倒立襬
소파변환%인공신경망락%소파신경망락%면역유전산법%이급도립파
the wavelet transform%artificial neural network%wavelet neural network%immune genetic algorithm%double inverted pendulum
小波神经网络在处理具体问题时需要对其各个参数进行优化训练,才能成为一个要处理具体问题的小波神经网络,针对小波神经网络的参数优化训练问题,提出了免疫遗传算法,对比引入小生境技术的改进遗传算法,它利用了生物免疫系统的浓度抑制规律,有效的提高了种群的多样性,加忆了收敛速度,有更好的计算稳定性,同时提出了线性递减策略的遗传变异方式,使变异操作更加科学.将改进的免疫遗传算法用于小波神经网络的参数优化训练,通过具体的实现数据,证明了免疫遗传算法在解决小波神经网络的参数优化训练问题方面的优良效果.最后通过二级倒立摆仿真实验,验证了所设计的控制器优良的控制效果.
小波神經網絡在處理具體問題時需要對其各箇參數進行優化訓練,纔能成為一箇要處理具體問題的小波神經網絡,針對小波神經網絡的參數優化訓練問題,提齣瞭免疫遺傳算法,對比引入小生境技術的改進遺傳算法,它利用瞭生物免疫繫統的濃度抑製規律,有效的提高瞭種群的多樣性,加憶瞭收斂速度,有更好的計算穩定性,同時提齣瞭線性遞減策略的遺傳變異方式,使變異操作更加科學.將改進的免疫遺傳算法用于小波神經網絡的參數優化訓練,通過具體的實現數據,證明瞭免疫遺傳算法在解決小波神經網絡的參數優化訓練問題方麵的優良效果.最後通過二級倒立襬倣真實驗,驗證瞭所設計的控製器優良的控製效果.
소파신경망락재처리구체문제시수요대기각개삼수진행우화훈련,재능성위일개요처리구체문제적소파신경망락,침대소파신경망락적삼수우화훈련문제,제출료면역유전산법,대비인입소생경기술적개진유전산법,타이용료생물면역계통적농도억제규률,유효적제고료충군적다양성,가억료수렴속도,유경호적계산은정성,동시제출료선성체감책략적유전변이방식,사변이조작경가과학.장개진적면역유전산법용우소파신경망락적삼수우화훈련,통과구체적실현수거,증명료면역유전산법재해결소파신경망락적삼수우화훈련문제방면적우량효과.최후통과이급도립파방진실험,험증료소설계적공제기우량적공제효과.
